Python字典容器介紹
字典(dictionary)
我們都曾經使用過語言字典來找出不認識的單字的定義。語言字典針對給定的單字(例如 python)提供一組標準的資訊。這種系統將定義和其他資訊與實際的單字關聯(映射)。使用單字作為鍵定位器來尋找感興趣的資訊。這個概念延伸到 Python 程式語言中,就成了特殊的容器類型,稱為 字典(dictionary)。
字典(dictionary) 資料型別在許多語言中都存在。它有時稱為關聯 數組(因為資料與一個鍵值相關聯),或作為散列表。但是在 Python 中,字典(dictionary) 是一個很好的對象,因此即使是程式設計新手也很容易在自己的程式中使用它。根據正式的說法,Python 中的 字典(dictionary) 是一種異質的、易變的映射容器資料類型。
建立字典
本系列中前面的文章介紹了 Python 程式語言中的一些容器資料類型,包括 tuple、string 和 list(請參閱 參考資料)。這些容器的相似之處是它們都是基於序列的。這意味著要根據元素在序列中的位置存取這些集合中的元素。所以,給定一個名為 a 的序列,就可以使用數字索引(例如 a[0] )或片段(例如 a[1:5])來存取元素。 Python 中的 字典(dictionary) 容器類型與這三種容器類型的不同之處在於,它是一個無序的集合。不是按照索引號,而是使用鍵值來存取集合中的元素。這意味著構造字典(dictionary)容器比 tuple、string 或 list 要複雜一些,因為必須同時提供鍵和對應的值,如清單 1 所示。
清單1. 在Python 中建立字典,第1 部分
>>> d = {0: 'zero', 1: 'one', 2 : 'two', 3 : 'three', 4 : 'four', 5: 'five'} >>> d {0: 'zero', 1: 'one', 2: 'two', 3: 'three', 4: 'four', 5: 'five'} >>> len(d) >>> type(d) # Base object is the dict class <type 'dict'> >>> d = {} # Create an empty dictionary >>> len(d) >>> d = {1 : 'one'} # Create a single item dictionary >>> d {1: 'one'} >>> len(d) >>> d = {'one' : 1} # The key value can be non-numeric >>> d {'one': 1} >>> d = {'one': [0, 1,2 , 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]} >>> d {'one': [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]}
如這個例子所示,在Python 中建立字典(dictionary)要使用花括號和以冒號分隔的鍵-值組合。如果沒有提供鍵-值組合,那麼就會建立一個空的 dictionary。使用一個鍵-值組合,就會建立具有一個元素的 dictionary,以此類推,直到您需要的任何規模。與任何容器類型一樣,可以使用內建的 len 方法來找出集合中元素的數量。
前面的範例也示範了關於字典(dictionary)容器的另一個重要問題。鍵並不限制為整數;它可以是任何不易變的資料類型,包括 integer、float、tuple 或 string。因為 list 是易變的,所以它不能作為字典(dictionary)中的鍵。但是字典(dictionary)中的值可以是任何資料類型的。
最後,這個範例說明了 Python 中字典(dictionary)的底層資料型別是 dict 物件。若要進一步了解如何使用 Python 中的 字典(dictionary),可以使用內建的幫助解釋器來了解 dict 類,如清單 2 所示。
清單 2. 獲得關於字典(dictionary)的幫助
>>> help(dict)on class dict in module __builtin__: dict(object) | dict() -> new empty dictionary. | dict(mapping) -> new dictionary initialized from a mapping object's | (key, value) pairs. | dict(seq) -> new dictionary initialized as if via: | d = {} | for k, v in seq: | d[k] = v | dict(**kwargs) -> new dictionary initialized with the name=value pairs | in the keyword argument list. For example: dict(one=1, two=2) | | Methods defined here: | | __cmp__(...) | x.__cmp__(y) <==> cmp(x,y) | | __contains__(...) | x.__contains__(y) <==> y in x | | __delitem__(...) | x.__delitem__(y) <==> del x[y] ...
關於 dict 類別的幫助指出,可以使用建構子直接建立字典(dictionary),而不使用花括號。既然與其他容器資料類型相比,在創建字典(dictionary)時必須提供更多的數據,那麼這些創建方法比較複雜也就不足為奇了。但是,在實務上使用字典(dictionary)並不難,如清單 3 所示。
清單 3. 在 Python 中建立字典(dictionary),第 2 部分
>>> l = [0, 1,2 , 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] >>> d = dict(l)(most recent call last): File "<stdin>", line 1, in ?: can't convert dictionary update sequence element #0 to a sequence >>> l = [(0, 'zero'), (1, 'one'), (2, 'two'), (3, 'three')] >>> d = dict(l) >>> d {0: 'zero', 1: 'one', 2: 'two', 3: 'three'} >>> l = [[0, 'zero'], [1, 'one'], [2, 'two'], [3, 'three']] >>> d {0: 'zero', 1: 'one', 2: 'two', 3: 'three'} >>> d = dict(l) >>> d {0: 'zero', 1: 'one', 2: 'two', 3: 'three'} >>> d = dict(zero=0, one=1, two=2, three=3) >>> d {'zero': 0, 'three': 3, 'two': 2, 'one': 1} >>> d = dict(0=zero, 1=one, 2=two, 3=three): keyword can't be an expression
可以看到,建立字典(dictionary)需要鍵值和資料值。第一次從 list 建立字典(dictionary)的嘗試失敗了,這是因為沒有匹配的鍵-資料值對。第二和第三個範例示範如何正確地建立字典(dictionary):在第一種情況下,使用一個list,其中的每個元素都是一個tuple;在第二種情況下,也使用一個list,但是其中的每個元素是另一個list。在這兩種情況下,內層容器都用於獲得鍵到資料值的對應。
直接建立 dict 容器的另一個方法是直接提供鍵到資料值的對應。這種技術允許明確地定義鍵和與其對應的值。這個方法其實用處不大,因為可以用花括號完成相同的任務。另外,如前面的例子所示,在採用這種方式時對於鍵不能使用數字,否則會導致拋出一個異常。
存取和修改字典(dictionary)
在建立了 dictionary 之後,需要存取其中包含的資料。存取方式與存取任何 Python 容器資料類型中的資料相似,如清單 4 所示。
清单 4. 访问 dictionary 中的元素
>>> d = dict(zero=0, one=1, two=2, three=3) >>> d {'zero': 0, 'three': 3, 'two': 2, 'one': 1} >>> d['zero'] >>> d['three'] >>> d = {0: 'zero', 1: 'one', 2 : 'two', 3 : 'three', 4 : 'four', 5: 'five'} >>> d[0] 'zero' >>> d[4] 'four' >>> d[6](most recent call last): File "<stdin>", line 1, in ?: 6 >>> d[:-1](most recent call last): File "<stdin>", line 1, in ?: unhashable type
可以看到,从字典(dictionary)中获取数据值的过程几乎与从任何容器类型中获取数据完全一样。在容器名后面的方括号中放上键值。当然,字典(dictionary)可以具有非数字的键值,如果您以前没有使用过这种数据类型,那么适应这一点需要些时间。因为在字典(dictionary)中次序是不重要的(dictionary 中数据的次序是任意的),所以可以对其他容器数据类型使用的片段功能,对于 字典(dictionary)是不可用的。试图使用片段或者试图从不存在的键访问数据就会抛出异常,指出相关的错误。
Python 中的字典(dictionary)容器也是易变的数据类型,这意味着在创建它之后可以修改它。如清单 5 所示,可以添加新的键到数据值的映射,可以修改现有的映射,还可以删除映射。
清单 5. 修改字典(dictionary)
>>> d = {0: 'zero', 1: 'one', 2: 'two', 3: 'three'} >>> d[0] 'zero' >>> d[0] = 'Zero' >>> d {0: 'Zero', 1: 'one', 2: 'two', 3: 'three'} >>> d[4] = 'four' >>> d[5] = 'five' >>> d {0: 'Zero', 1: 'one', 2: 'two', 3: 'three', 4: 'four', 5: 'five'} >>> del d[0] >>> d {1: 'one', 2: 'two', 3: 'three', 4: 'four', 5: 'five'} >>> d[0] = 'zero' >>> d {0: 'zero', 1: 'one', 2: 'two', 3: 'three', 4: 'four', 5: 'five'}
清单 5 演示了几个重点。首先,修改数据值是很简单的:将新的值分配给适当的键。其次,添加新的键到数据值的映射也很简单:将相关数据分配给新的键值。Python 自动进行所有处理。不需要调用 append 这样的特殊方法。对于 dictionary 容器,次序是不重要的,所以这应该好理解,因为不是在字典(dictionary)后面附加映射,而是将它添加到容器中。最后,删除映射的办法是使用 del 操作符以及应该从容器中删除的键。
在清单 5 中有一个情况看起来有点儿怪,键值是按照数字次序显示的,而且这个次序与插入映射的次序相同。不要误解 —— 情况不总是这样的。Python 字典(dictionary)中映射的次序是任意的,对于不同的 Python 安装可能会有变化,甚至多次使用同一 Python 解释器运行相同代码也会有变化。如果在一个字典(dictionary)中使用不同类型的键和数据值,那么就很容易看出这一点,如清单 6 所示。
清单 6. 异构的容器
>>> d = {0: 'zero', 'one': 1} >>> d {0: 'zero', 'one': 1} >>> d[0] 'zero' >>> type(d[0]) <type 'str'> >>> d['one'] >>> type(d['one']) <type 'int'> >>> d['two'] = [0, 1, 2] >>> d {0: 'zero', 'two': [0, 1, 2], 'one': 1} >>> d[3] = (0, 1, 2, 3) >>> d {0: 'zero', 3: (0, 1, 2, 3), 'two': [0, 1, 2], 'one': 1} >>> d[3] = 'a tuple' >>> d {0: 'zero', 3: 'a tuple', 'two': [0, 1, 2], 'one': 1}
如这个例子所示,可以在一个字典(dictionary)中使用不同数据类型的键和数据值。还可以通过修改字典(dictionary)添加新的类型。最后,产生的 dictionary 的次序并不与插入数据的次序匹配。本质上,字典(dictionary)中元素的次序是由 Python 字典(dictionary)数据类型的实际实现控制的。新的 Python 解释器很容易改变这一次序,所以一定不要依赖于元素在字典(dictionary)中的特定次序。
用字典(dictionary)进行编程
作为正式的 Python 数据类型,字典(dictionary)支持其他较简单数据类型所支持的大多数操作。这些操作包括一般的关系操作符,比如 <、> 和 ==,如清单 7 所示。
清单 7. 一般关系操作符
>>> d1 = {0: 'zero'} >>> d2 = {'zero':0} >>> d1 < d2 >>> d2 = d1 >>> d1 < d2 >>> d1 == d2 >>> id(d1) >>> id(d2) >>> d2 = d1.copy() >>> d1 == d2 >>> id(d1) >>> id(d2)
前面的示例创建两个字典(dictionary)并使用它们测试 < 关系操作符。尽管很少以这种方式比较两个字典(dictionary);但是如果需要,可以这样做。
然后,这个示例将赋值给变量 d1 的字典(dictionary)赋值给另一个变量 d2。注意,内置的 id() 方法对于 d1 和 d2 返回相同的标识符值,这说明这不是复制操作。要想复制字典(dictionary) ,可以使用 copy() 方法。从这个示例中的最后几行可以看出,副本与原来的字典(dictionary)完全相同,但是容纳这字典(dictionary)的变量具有不同的标识符。
在 Python 程序中使用字典(dictionary)时,很可能希望检查字典(dictionary)中是否包含特定的键或值。如清单 8 所示,这些检查很容易执行。
清单 8. 条件测试和字典(dictionary)
>>> d = {0: 'zero', 3: 'a tuple', 'two': [0, 1, 2], 'one': 1} >>> d.keys() [0, 3, 'two', 'one'] >>> if 0 in d.keys(): ... print 'True' ... >>> if 'one' in d: ... print 'True' ... >>> if 'four' in d: ... print 'Dictionary contains four' ... elif 'two' in d: ... print 'Dictionary contains two' ... contains two
测试字典(dictionary)中键或数据值的成员关系是很简单的。dictionary 容器数据类型提供几个内置方法,包括 keys() 方法和 values() 方法(这里没有演示)。这些方法返回一个列表,其中分别包含进行调用的字典(dictionary)中的键或数据值。
因此,要判断某个值是否是字典(dictionary)中的键,应该使用 in 操作符检查这个值是否在调用 keys() 方法所返回的键值列表中。可以使用相似的操作检查某个值是否在调用 values() 方法所返回的数据值列表中。但是,可以使用字典(dictionary)名作为简写表示法。这是有意义的,因为一般希望知道某个数据值(而不是键值)是否在字典(dictionary)中。
在 “Discover Python, Part 6” 中,您看到了使用 for 循环遍历容器中的元素是多么容易。同样的技术也适用于 Python 字典(dictionary),如清单 9 所示。
清单 9. 迭代和字典(dictionary)
>>> d = {0: 'zero', 3: 'a tuple', 'two': [0, 1, 2], 'one': 1} >>> for k in d.iterkeys(): ... print d[k] ... tuple [0, 1, 2] >>> for v in d.itervalues(): ... print v ... tuple [0, 1, 2] >>> for k, v in d.iteritems(): ... print 'd[',k,'] = ',v ... [ 0 ] = zero[ 3 ] = a tuple[ two ] = [0, 1, 2][ one ] = 1
这个示例演示了遍历字典(dictionary)的三种方式:使用从 iterkeys()、itervalues() 或 iteritems() 方法返回的 Python 迭代器。(顺便说一下,可以通过在字典(dictionary)上直接调用适当方法,比如 d.iterkeys(),从而检查这些方法是否返回一个迭代器而不是容器数据类型。)iterkeys() 方法允许遍历字典(dictionary)的键,而 itervalues() 方法允许遍历字典(dictionary)包含的数据值。另一方面,iteritems() 方法允许同时遍历键到数据值的映射。
字典(dictionary):另一种强大的 Python 容器
本文讨论了 Python 字典(dictionary)数据类型。字典(dictionary)是一种异构的、易变的容器,依赖键到数据值的映射(而不是特定的数字次序)来访问容器中的元素。访问、添加和删除字典(dictionary)中的元素都很简单,而且字典(dictionary)很容易用于复合语句,比如 if 语句或 for 循环。可以在字典(dictionary)中存储所有不同类型的数据,可以按照名称或其他复合键值(比如 tuple)访问这些数据,所以 Python 字典(dictionary)使开发人员能够编写简洁而又强大的编程语句。
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在 Notepad 中運行 Python 代碼需要安裝 Python 可執行文件和 NppExec 插件。安裝 Python 並為其添加 PATH 後,在 NppExec 插件中配置命令為“python”、參數為“{CURRENT_DIRECTORY}{FILE_NAME}”,即可在 Notepad 中通過快捷鍵“F6”運行 Python 代碼。
